苏州城市功能用地变化与转换特征及其驱动机制研究

仲思敏，尚正永

（1.苏州科技大学 建筑与城市规划学院，苏州215009；2.苏州科技大学 地理科学与测绘工程学院，苏州215009）

0 引言

改革开放以来，我国进入了城市化的快速发展阶段，表现为城镇数量增多与城市规模扩展[1]。城市土地是城市进行经济活动和建设活动的载体与生产要素，城市社会、经济和文化发展，能够推动城市土地利用的变化与更新[2-4]。加强城市土地变化研究，能够规范城市土地利用、增强区域竞争力并释放环境承载力和容量[5]。在城市化过程中，常常忽略了对城市内部空间结构的调整与优化，这也导致大量的耕地被转换为城市建设用地[6]，因此，伴随着城市建设用地面积不断上升，绿地、耕地、林地和水域等面积也随之快速下降[2]。城市土地利用变化与城市功能空间演替，是分析城市内部空间结构的主要内容[7]，苏州城市发展迅速，城市空间扩张与功能空间演替十分剧烈，对于苏州城市用地变化的研究大致分为两个方向，一是利用遥感影像数据，提取并分析建设用地规模及其空间形态演变趋势和特征等；二是以城市某一功能用地类型为研究对象，如对居住用地、工业用地等，分析城市主要功能用地空间格局的演变与成因机制[8]。王跃、李一琼等[9-10]基于遥感影像数据，对苏州土地利用变化进行了时空特征分析；徐银凤[11]从内部和外部双重视角，对苏州城市空间形态的演变特征与作用机理进行探讨；葛欣怡[12]从土地利用变化面积、转移矩阵以及信息熵三个方面分析了苏州土地利用变化规律；胡信[13]以苏州城乡过渡为主要研究对象，对其范围内的土地利用的数量、结构以及空间格局进行研究。总体来看，因缺少城市用地数据支持，对苏州城市功能用地进行提取与分析的成果尚未见到，因此，本文利用四个时相的苏州城市用地现状图形数据，借助GIS 空间分析技术与数理统计分析方法，对苏州城市功能用地变化与转换机制进行深入研究，希望能对城市功能用地结构调整与布局优化提供理论依据与方法借鉴。

1 数据来源与研究方法

1.1 研究区概况

苏州位于江苏省的东南地区，北枕长江，南倚太湖，东临上海，西接无锡，市域总面积为8 488.6 km2。截止至2019 年底，苏州常住人口1 074.99 万人，户籍总人口722.60 万人，地区生产总值达19 235.80 亿元。本文的研究对象以苏州中心城区为主，研究范围主要包括姑苏区、工业园区部分地区（中新合作区、唯亭镇沪宁高速公路以南地区、胜浦镇、娄葑镇东方大道以北地区）；高新区（虎丘区）部分地区（枫桥街道、狮山街道、横塘街道、浒关新区、浒关镇通浒路以南地区）；吴中区部分地区（苏苑街道、龙西街道、长桥街道、郭巷街道苏嘉杭高速以西、绕城高速以北地区、越溪街道）；相城区部分地区（相城经济开发区、元和街道、黄桥街道、太平街道太阳路以南、苏嘉杭高速以西地区），总面积约为616.16 km2。吴江区于2012 年成立，在此之前的城市总体规划都不包含吴江，因而缺少相关数据，故本研究不包括吴江区。

1.2 研究方法

1.2.1 土地利用转移矩阵。土地利用转移矩阵可分析用地转换，反映研究初期与末期的土地利用类型结构、转移变化情况得到所研究时间内不同类型之间土地转移的具体数量，揭示转移速率。

式中，A 代表面积；n 代表土地利用的类型数；i、j分别代表研究期初与研究期末的土地利用类型；aij为研究初期土地利用类型转换为研究末期各种土地利用类型的面积[14]。

对4 个时期的城市用地现状图进行矢量化处理，再调用Intersect 工具分别进行空间叠置和统计分析。

1.2.2 土地利用信息熵。城市土地利用结构特征的变化可选用信息熵来反映[7]。信息熵是土地利用类型在某时间段内的多样性和复杂性的量度[14-15]。城市土地利用信息熵函数：

式中，H 为信息熵；Pi为城市中各类用地面积占城市总用地面积的百分比；n 为城市土地利用类型的数量。信息熵的高低反映城市土地利用的均衡程度，熵值越大，表示城市用地分布越均衡。当熵值H 达到最大时，即P1=P2=…=Pn=1/n，则表明城市土地利用达到了均衡状态[7]。

1.2.3 土地利用均衡度。由于不同城市或同一城市在不同发展阶段可能会有不同的土地职能数，为进一步加强土地利用结构信息熵的可比性，由此引入均衡度公式，即：

式中，J 为均衡度；Pi为城市中各类用地面积占城市总用地面积的百分比；n 为城市土地利用类型的数量。均衡度是将实际熵值与最大熵值之比作为城市土地利用构成。当均衡度趋近于0 时，土地利用结构趋近最不平衡状态，反之当均衡度越大，就代表城市土地利用的均质性越强[7]。因此，均衡度计算的结果相比信息熵更具有直观性与可比性[16]。

1.2.4 土地利用动态度。土地利用动态度是分析一定时期区域内土地利用数量的变化。通过对1985—2018年苏州中心城区内的土地利用类型的动态度来分析在不同用地类型内和不同时间段内的土地利用变化的速度[17-19]。

单一土地利用动态度。单一土地利用动态度表示单位时间内某一土地利用类型面积的变化程度[17]，表达式为：

式中，K 为研究时段内某一土地利用类型动态度；Ua、Ub分别表示在a 时刻与b 时刻某一种土地利用类型的数量；△T 为a 时刻到b 时刻的研究时段，一般为年时。

综合土地利用动态度。综合土地利用动态度是表示某区域内所有土地利用类型变化的整体情况[18]，表达式为：

式中，LC 为研究时段内区域的综合土地利用类型动态度；LUi表示研究的起始年时第i 类土地利用类型的面积；△LUi-j表示研究期内第i 类土地利用类型的面积转化为非i 类用地类型的面积的绝对值；T 为研究时段长度。

1.3 数据来源与处理

本文收集了1985 年、1995 年、2005 年、2018 年的苏州城市总体规划资料、城市用地现状图形数据和历年统计年鉴数据。其中，1985 年、1995 年、2005 年的城市土地利用现状图为JPEG 格式的图形文件，2018 年为CAD 格式文件。借助于FME 软件将2018 年CAD格式文件转换为SHP 格式文件。在ArcGIS 10.7 软件中将苏州城市用地现状图进行矢量化处理。通过手工配准、转换，选取合适地理坐标系（GCS_WGS_1984）和投影坐标系（Xian_1980_3_Degree_GK_CM_120E）。根据不同年份建立4 个空间分析的数据库。由于不同年份各分类标准的不一致性且最早的土地利用现状分类并未细分，因此参考《城市用地分类与规划建设用地标准GBJ173-1990》将用地结构主要分为居住用地、公共设施用地、工业用地、仓储用地、对外交通用地、道路广场用地、市政公用设施用地、绿地、特殊用地、水域和其它用地以及预留用地这十一类用地。对图形数据进行矢量化处理，提取用地面积、位置与范围等信息。用Intersect、计算几何工具对矢量数据进行叠置分析。

2 结果分析

2.1 功能用地结构变化

在1985 年到2018 年，苏州城市内部用地结构调整迅速，中心城区建成区面积从1985 年的60.78 km2到2018 年的442.05 km2，城市用地面积增加了381.27 km2，增长了6.27 倍。随着城市用地面积的快速增加，城市用地结构也发生剧烈的调整。对九类用地面积进行纵向比较发现，居住用地、公共设施用地、工业用地、道路广场用地以及绿地这五类用地面积增长幅度较大，仓储用地、对外交通用地、市政公用设施用地和特殊用地等地类整体面积变化不太明显（图1）。

图1 苏州中心城区主要功能用地面积变化

居住用地从1985 年的14.48 km2增加到2018 年的104.55 km2，用地面积增加90.07 km2，增长了6.22倍。1985—2018 年居住用地面积一直呈增长趋势，在1995—2005 年时期内，居住用地面积迅速增加，中心城区内用地面积增加值高达46.93 km2，1985—1995 年居住用地面积增加值为8.90 km2，2005—2018 年增加值为34.25 km2。因此，在1995—2005 年苏州中心城区居住用地面积的增长对城市发展产生了巨大影响，是城市结构调整的主要推动力量之一（表1）。

表1 不同时期苏州中心城区用地变化

公共设施用地面积从1985 年的3.68 km2增加到2018 年的52.63 km2，增加了48.95 km2，增长了13.30倍。同时在1985—2018 年这段时期内，公共设施用地面积一直呈稳步增长趋势。在2005—2018 年，公共设施用地面积增加值最大为26.07 km2，1985—1995 年面积增加值为4.90 km2，1995—2005 年增加值为17.98 km2。因此，在2005—2018 年这段时期内，苏州中心城区公共设施用地面积增加较快，成为这一时期内城市用地结构变化的推动力之一。

工业用地面积从1985 年的10.58 km2增加到2018年的117.90 km2，用地面积增加107.32 km2，增长了10.14 倍。工业用地面积是所有地类中面积增加最大的。同时在1985—2005 年这一时期内，工业用地呈增长趋势，在2005—2018 年内工业用地面积有所减少。在1995—2005 年，工业用地面积增加值最大为99.08 km2，1985—1995 年 面 积 增 加 值 为13.78 km2，2005—2018 年工业用地面积减少了5.55 km2。因此，在1995—2005 年这段时期内，苏州中心城区工业用地面积增长迅速，成为这一时期内城市用地结构调整的主要推动力。

道路广场用地从1985 年的25.67 km2增加到2018 年的72.91 km2，用地面积增加47.24 km2，增长了1.84 倍。道路广场用地是所有用地类型中较为稳定的地类，是主要城市用地之一[7]。同时在1985—1995 年和2005—2018 年，道路广场用地面积呈增长趋势，但在1995—2005 年道路广场用地面积有所下降。在2005—2018 年，道路广场用地面积增加值最大为36.37 km2，1985—1995 年面积增加为24.97 km2，1995—2005年工业用地面积减少了14.10 km2。因此，在2005—2018 年，苏州中心城区道路广场用地面积增长较快，对这一时期内城市用地结构调整有较大影响。

绿地从1985 年的1.01 km2增加到2018 年的74.12 km2，用地面积增加73.11 km2，增长了72.39 倍。绿地面积增加仅次于工业用地、居住用地面积的增长也是所有用地类型中增长倍数最高的。1985—2018 年绿地面积一直呈不断增长趋势。在2005—2018 年，绿地面积增加最多为58.75 km2，城市用地结构也在不断调整。

2.2 功能用地变化的动态度

根据土地动态度公式，对1985—2018 年的各功能用地面积进行计算，得到苏州中心城区每个时间段内的单一土地利用动态度与综合土地利用动态度（表2）。

表2 功能用地动态度变化

从表中可以看出，在1985—1995 年，绿地面积的增长最为迅速，动态度为46.618%，其次为公共设施用地与工业用地，动态度分别为13.307%和13.023%。1995—2005 年，城市功能用地之间的动态度差异较大，这也表明城市内部用地动态变化较大。其中，市政公用设施用地动态度高达396.929%，其次为工业用地，动态度为40.669%。2005—2018 年，绿地面积变化最大，动态度为29.406%。在三个时间段内，苏州中心城区功能用地的综合土地利用动态度差异明显，1985—2005 年，综合土地利用动态度逐年增高，其中1985—1995 年为9.901%，1995—2005 年为14.963%，这一阶段综合土地利用动态度最高，表明在这个时间段内的整体土地利用类型变化最为活跃。2005—2018年综合土地利用动态度下降为5.445%，表明这一阶段土地类型变化趋于稳定。

2.3 功能用地变化的信息熵与均衡度

根据信息熵与均衡度公式得到计算结果（表3），苏州中心城区土地利用结构的信息熵从1985 年的0.488 增长到2018 年的1.736。从城市用地系统有序度的角度分析，从1985—2018 年，城市土地利用结构信息熵呈不断上升趋势，代表城市用地的有序度不断下降。因此，1985 年的城市用地结构信息熵最低为0.488，这表明城市土地利用系统的有序度相对较高。到2018 年，信息熵H 值最高为1.76，表明苏州城市土地无序利用达到最高峰。

表3 功能用地结构及其信息熵与均衡度变化

1985—1995 年，值缓慢上升，增幅较为稳定，在此时期苏州城市中心区用地结构平稳变动。其中，变动幅度较大的为道路广场用地与工业用地，其他用地类型增减差异不大但基本呈上升趋势。1995—2005 年，值快速上升，城市各类用地比例变化明显，城市用地结构变化较为剧烈。其中，变化幅度最大的为工业用地与居住用地，用地比例大幅度上升，其他用地类型也有较为明显的变化。2005—2018 年，值再度快速上升，表明城市用地结构进一步剧烈变化。其中，绿地、道路广场用地、居住用地以及公共服务设施用地比例增速明显。由此，值在1985—2018 年这段时期内一直处于持续增长之中，平均值达1.076，这表明苏州中心城区土地利用类型丰富，土地多样性指数较高，城市职能、用地结构逐步优化，城市土地利用结构逐步向均衡状态发展。通过对1985—2018 年的土地利用结构的信息熵与均衡度相比较（表3），发现均衡度的变化与信息熵相似，都是呈增长状态，这表明城市用地结构逐步趋向合理。从1985 年，均衡度为0.222 到2018 年增长至0.790，发展速度较快，代表着苏州中心城区城市职能结构、空间结构以及用地结构向均衡发展趋势十分明显。

2.4 城市功能用地转换

将1985—2018 年分为三个时间段对苏州中心城区的功能用地进行动态分析，在不同时间段里，由于政策、经济、上位规划等不同因素的驱动，在不同时期内各用地功能呈现出不同的变化情况。由于对城市功能用地类型的空间形态变化分析在一定程度上反映了城市发展过程[3]。为更形象地展现不同功能用地空间变化的特征，借助于ArcGIS 10.7 平台，对当前不同时段的功能用地进行空间叠置和统计分析。从不同时段内各功能用地的演替情况来阐述苏州功能用地的变化特征以及规律。

2.4.1 1985—1995 年城市功能用地转换。在1985—1995 年，改革开放以后苏南乡镇企业快速发展，乡村城镇化快速推进，形成了“苏南模式”。城市用地结构快速转换，将近有5 998.74 hm2的水域与其他用地被转换成建设用地。其中转换为道路广场用地面积最大为2 537.77 hm2，其次为工业用地和居住用地面积分别为1 609.41 hm2和1 374.81 hm2。转换为其余地类用地面积相对较小。

在建设用地内部，各类用地间的转换较为明显。居住用地主要由水域和其他用地面积转换而来，转换面积为1 374.81 hm2。同时工业用地、道路广场用地和公共设施用地转换为居住用地面积也较大，为137.95 hm2、106.29 hm2和75.35 hm2。公共设施用地中由水域和其他用地面积转换而来较大的为550.02 hm2，由建设用地转换面积相对较小，其中，由居住用地、道路广场用地转换为公共设施用地相对较大，为78.24 hm2和35.08 hm2。工业用地面积主要由水域和其他用地面积转换而来，面积高达1 609.41 hm2，在建设用地中由居住用地和道路广场用地转换而来的面积相对较大，面积为169.80 hm2和100.37 hm2。道路广场用地主要由水域和其他用地面积转换而来，转换面积为2 537.77 hm2，在建设用地内部，来自居住用地、工业用地和公共设施用地转换来的面积较大。绿地由水域和其他用地转换而来的面积相对较大，为479.08 hm2。其他建设用地间也存在互相转换现象但转换面积相对较小（表4）。

表4 苏州中心城区1985—1995 年土地转移矩阵

2.4.2 1995—2005 年城市功能用地转换。在1995—2005 年，苏州规划建设苏州高新技术开发区和新加坡工业园区，工业逐渐从乡村退出进园区，形成了“新苏南模式”，城市工业快速扩张，城市用地结构进一步加快转换，有16 593.25 hm2的水域与其他用地转换成建设用地。其中转换为工业用地面积最大为10 018.44 hm2，其次为居住用地和道路广场用地面积分别为4 143.23 hm2和2 521.31 hm2。水域和其他用地转换建设用地面积相对较小。

在建设用地内部，各类用地间的转换较为明显。居住用地主要由水域和其他用地面积转换而来，转换面积为4 143.23 hm2。同时道路广场用地、工业用地和公共设施用地转换为居住用地面积也较大，为891.57 hm2、562.46 hm2和187.80 hm2。公共设施用地中由水域和其他用地面积转换而来的较大为1 386.54 hm2，由建设用地转换面积相对较小，其中，由道路广场用地、居住用地和工业用地转换为公共设施用地相对较大，为456.08 hm2、245.89 hm2和156.03 hm2。工业用地面积主要由水域和其他用地面积转换而来，面积高达10 018.44 hm2，在建设用地中由道路广场用地和居住用地转换而来的面积相对较大，面积为1 062.52 hm2和260.88 hm2。道路广场用地主要由水域和其他用地面积转换而来，转换面积为251.31 hm2，在建设用地内部，来自居住用地和工业用地转换来的面积较大。绿地增加部分主要由水域和其他用地转换而来，为1 056.56 hm2。其他建设用地间的转换面积相对较小（表5）。

表5 苏州中心城区1995—2005 年土地转移矩阵

2.4.3 2005—2018 年城市功能用地转换。在2005—2018 年，随着城乡一体化发展，空间扩展进一步加快，苏州城市内部用地结构调整剧烈。在这一时期增加了预备用地来进行城市用地的转换研究。同样大量水域与其他用地被转换成建设用地，面积为19 695.17 hm2。其中转换为绿地面积最大为5 254.96 hm2，转换为居住用地、道路广场用地、工业用地、预留用地和公共设施用地面积也相对较大，面积为3 750.47 hm2、3 370.04 hm2、3 357.10 hm2、2 340.21 hm2和1 982.17 hm2。水域和其他用地转换其余地类用地较小。

在建设用地内部，各类用地间的转换也很明显。居住用地主要由水域和其他用地面积转换而来，转换面积为3 750.47 hm2。其次，工业用地、公共设施用地转换为居住用地也较大，为854.99 hm2、416.18 hm2。公共设施用地中由水域和其他用地面积转换而来较大为1 982.17 hm2，由建设用地转换面积相对较小，其中，由居住用地和工业用地相对较大，为706.87 hm2和638.37 hm2。工业用地面积主要由水域和其他用地面积转换而来，面积高达3 357.10 hm2，在建设用地中由道路广场用地、居住用地和公共设施用地转换而来的面积相对较大，面积为192.63 hm2、93.89 hm2和52.99 hm2。道路广场用地主要由水域和其他用地面积转换而来，转换面积为3 370.04 hm2，在建设用地内部，来自居住用地、工业用地和公共设施用地转换来的面积较大。绿地面积的增加主要由水域和其他用地转换而来的面积为5 254.96 hm2，道路广场用地、工业用地、居住用地以及公共设施用地对于绿地的转换面积也较大，分别为567.49 hm2、440.69 hm2、162.14 hm2和128.33 hm2。预备用地主要由水域和其他用地、工业用地和居住用地转换而来，面积为2 340.21 hm2、1 157.24 hm2和343.64 hm2。其他建设用地间也存在互相转换现象，但转换面积相对较小（表6）。

表6 苏州中心城区2005—2018 年土地转移矩阵

3 功能用地变化与转换机制

自然环境、社会经济、交通发展和政府决策等因素，对城市功能用地的动态变化有着深远的影响[16]，相比较而言，自然因素具有相对稳定性[19]，社会经济政策因素是一定时期内城市功能用地变化与转换的主要驱动力。因此，本文采用定量方法，从社会经济方面来探讨苏州城市功能用地变化与转换的驱动机制。

以苏州中心城区作为样本，将中心城区建设用地面积作为因变量（Y），选取相关社会经济因素作为解释变量，主要包括：苏州全市人口（X1）、GDP（X2）、人均GDP（X3）、第一产业在GDP 中的占比（X4）、第二产业在GDP 中的占比（X5）、第三产业在GDP 中的占比（X6）、高校、高职校在校学生数（X7）、房地产投资完成额（X8）和社会消费品总额（X9）。选取自1985 年以来的社会经济统计数据。考虑到各变量可能存在共线性的问题，借助于SPSS 软件采用多元逐步回归模型的方法对变量进行筛选，从而选出主要影响因子。根据回归法的计算原理，对变量进行运算，得到引入回归方程的变量表（表7），对9 个变量进行筛选，最终X3、X8、X2、X5这4 个变量被引入到方程中，其余指标被剔除方程。

表7 输入/除去的变量

在表8 中，R 为回归方程中的复相关系数，R2为判定系数，当R2越接近1 时，表明自变量与因变量的相关度越强。随着表中自变量的个数增加，R2的系数值也在不断增加，同时调整后的R2也比较接近于1，因此建立的回归方程较好。

表8 拟合分析

表10 为回归系数表，原假设偏回归系数无统计学意义，但经过检验偏回归系数显著性均小于0.01，则拟合方程是满足线性与方差齐性的假设，同时拟合效果较好，自变量与因变量之间存在关联，可以解释空间演变的驱动机制。最终的回归模型为：

表10 回归系数表

从最后拟合的方程可以看出，城市用地变化主要和人均GDP（X3）、住宅投资（X8）、中专学校以上在校学生数（X7）、GDP（X2）以及第二产业在地区生产总值中的占比（X5）等因素具有相关性。表明城市经济发展、住宅投资、高等教育、工业生产等因素对城市用地变化与转换的影响程度相对较大。

4 结论

借助ArcGIS 软件提取苏州中心城区功能地块面积、位置作为基础分析数据，通过土地转移矩阵、动态度、信息熵和均衡度等方法来探究城市内部功能用地

表9 是回归拟合中方差分析过程，是检验方程是否有效果。原假设该模型自变量与因变量无关，回归程度不显著。但经检验发现显著性小于0.001，推翻原假设即该回归方程模型中，自变量与因变量有关，显著明显。因此，回归方程中包括了这4 个变量。间的转换，采用多元逐步回归模型分析功能用地变化与转换的驱动机制，得到以下结论：

表9 方差分析

（1）1985—2018 年，城市中心城区增长了6.27 倍。其中，从1985 年的14.48 km2增加到2018 年的104.55 km2，居住用地增长了6.22 倍，公共设施用地面积从1985 年的3.68 km2增加到2018 年的52.63 km2，增长13.30 倍，工业用地面积从1985 年的10.58 km2增加到2018 年的117.90 km2，增长10.14 倍，道路广场用地从1985 年的25.67 km2增加到2018 年的72.91 km2，增长1.84 倍，绿地从1985 年的1.01 km2增加到2018 年的74.12 km2，增长72.39 倍。

（2） 苏州中心城区土地利用动态度差异明显。1985—1995 年，绿地面积的增加最为迅速，动态度为46.618%；1995—2005 年，市政公用设施用地动态度高达396.929%；2005—2018 年，绿地面积变化最大，动态度为29.406%。1985—2005 年，综合土地利用动态度逐年增高，表明在这个时间段内的整体土地利用类型变化最为活跃；2005—2018 年综合土地利用动态度下降，表明这一阶段土地类型变化趋于稳定。1985—1995 年，信息熵值缓慢上升，表明这一时期用地结构平稳变动；1995—2018 年，信息熵值快速上升，表明城市功能用地结构逐步向均衡状态发展。从1985 年均衡度为0.222 到2018 年增长至0.790，土地利用结构的均衡度呈增长状态，表明城市用地结构逐步趋向合理。

（3）1985—2018 年，城市建设用地的增加主要源于水域和耕地的转换。1985—1995 年，农用地主要转换为道路广场用地、居住用地、公共设施用地与工业用地；1995—2005 年，农用地主要转换为工业用地、居住用地，且主要集中于古城的西部与东部；2005—2018年，城市功能用地调整主要以城市功能用地内部优化调整为主，工业用地主要集中在古城外围，城市用地扩张主要以居住用地、公共设施以及绿地的增加为主。

（4）以中心城区建设用地面积作为因变量，选取9个指标作为解释变量。通过逐步回归法，对变量进行筛选，最终人均GDP（X3）、住宅投资完成额（X8）、GDP（X2）、第二产业在GDP 中的占比（X5）这4 个变量被引入到方程。从拟合的方程可以看出，城市用地变化主要和人均GDP（X3）、住宅投资（X8）、中专学校以上在校学生数（X7）、GDP（X2）以及第二产业在地区生产总值中的占比（X5）等与城市建设用地面积增加具有相关性，表明城市经济发展、住宅投资、高等教育、工业生产等因素对城市用地变化与转换的影响程度相对较大。